介绍
由于Django是动态网站，所有每次请求均会去数据进行相应的操作，当程序访问量大时，耗时必然会更加明显，最简单解决方式是使用：缓存，缓存将一个某个views的返回值保存至内存或者memcache中，5分钟内再有人来访问时，则不再去执行view中的操作，而是直接从内存或者Redis中之前缓存的内容拿到，并返回。
Django中提供了6种缓存方式：
- 开发调试
- 内存
- 文件
- 数据库
- Memcache缓存（python-memcached模块）
- Memcache缓存（pylibmc模块）
1、配置
a、开发调试
# 此为开始调试用，实际内部不做任何操作
# 配置：
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.dummy.DummyCache', # 引擎
'TIMEOUT': 300, # 缓存超时时间（默认300，None表示永不过期，0表示立即过期）
'OPTIONS':{
'MAX_ENTRIES': 300, # 最大缓存个数（默认300）
'CULL_FREQUENCY': 3, # 缓存到达最大个数之后，剔除缓存个数的比例，即：1/CULL_FREQUENCY（默认3）
},
'KEY_PREFIX': '', # 缓存key的前缀（默认空）
'VERSION': 1, # 缓存key的版本（默认1）
'KEY_FUNCTION' 函数名 # 生成key的函数（默认函数会生成为：【前缀:版本:key】）
}
}
# 自定义key
def default_key_func(key, key_prefix, version):
"""
Default function to generate keys.
Constructs the key used by all other methods. By default it prepends
the `key_prefix'. KEY_FUNCTION can be used to specify an alternate
function with custom key making behavior.
"""
return '%s:%s:%s' % (key_prefix, version, key)
def get_key_func(key_func):
"""
Function to decide which key function to use.
Defaults to ``default_key_func``.
"""
if key_func is not None:
if callable(key_func):
return key_func
else:
return import_string(key_func)
return default_key_func
b、内存
# 此缓存将内容保存至内存的变量中
# 配置：
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache',
'LOCATION': 'unique-snowflake',
}
}
# 注：其他配置同开发调试版本
c、文件
# 此缓存将内容保存至文件
# 配置：
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache',
'LOCATION': '/var/tmp/django_cache',
}
}
# 注：其他配置同开发调试版本
d、数据库
# 此缓存将内容保存至数据库
# 配置：
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.db.DatabaseCache',
'LOCATION': 'my_cache_table', # 数据库表
}
}
# 注：执行创建表命令 python manage.py createcachetable
e、Memcache缓存（python-memcached模块）
# 此缓存使用python-memcached模块连接memcache
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache',
'LOCATION': '127.0.0.1:11211',
}
}
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache',
'LOCATION': 'unix:/tmp/memcached.sock',
}
}
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache',
'LOCATION': [
'172.19.26.240:11211',
'172.19.26.242:11211',
]
}
}
f、Memcache缓存（pylibmc模块）
# 此缓存使用pylibmc模块连接memcache
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache',
'LOCATION': '127.0.0.1:11211',
}
}
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache',
'LOCATION': '/tmp/memcached.sock',
}
}
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache',
'LOCATION': [
'172.19.26.240:11211',
'172.19.26.242:11211',
]
}
}
g. Redis缓存（依赖：pip3 install django-redis）
CACHES = {
"default": {
"BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
"LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379",
"OPTIONS": {
"CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
"CONNECTION_POOL_KWARGS": {"max_connections": 100}
# "PASSWORD": "密码",
}
}
}
视图中链接并操作
from django_redis import get_redis_connection
conn = get_redis_connection("default")
2、应用
a. 全站使用
使用中间件，经过一系列的认证等操作，如果内容在缓存中存在，则使用FetchFromCacheMiddleware获取内容并返回给用户，当返回给用户之前，判断缓存中是否已经存在，如果不存在则UpdateCacheMiddleware会将缓存保存至缓存，从而实现全站缓存
MIDDLEWARE = [
'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware',
# 其他中间件...
'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware',
]
CACHE_MIDDLEWARE_ALIAS = ""
CACHE_MIDDLEWARE_SECONDS = ""
CACHE_MIDDLEWARE_KEY_PREFIX = ""
b. 单独视图缓存
方式一：
from django.views.decorators.cache import cache_page
@cache_page(60 * 15)
def my_view(request):
...
方式二：
from django.views.decorators.cache import cache_page
urlpatterns = [
url(r'^foo/([0-9]{1,2})/$', cache_page(60 * 15)(my_view)),
]
c、局部视图使用
a. 引入TemplateTag
{% load cache %}
b. 使用缓存
{% cache 5000 缓存key %}
缓存内容
{% endcache %}
序列化
关于Django中的序列化主要应用在将数据库中检索的数据返回给客户端用户，特别的Ajax请求一般返回的为Json格式。
1、serializers
from django.core import serializers
ret = models.BookType.objects.all()
data = serializers.serialize("json", ret)
2、json.dumps
import json
#ret = models.BookType.objects.all().values('caption')
ret = models.BookType.objects.all().values_list('caption')
ret=list(ret)
result = json.dumps(ret)
由于json.dumps时无法处理datetime日期，所以可以通过自定义处理器来做扩展，如：
import json
from datetime import date
from datetime import datetime
class JsonCustomEncoder(json.JSONEncoder):
def default(self, field):
if isinstance(field, datetime):
return o.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
elif isinstance(field, date):
return o.strftime('%Y-%m-%d')
else:
return json.JSONEncoder.default(self, field)
# ds = json.dumps(d, cls=JsonCustomEncoder)